RNN在自然语言处理中的应用

本课程主要讲述循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)的基本原理,并简略介绍了 RNN 在自然语言处理中的若干应用。(课时:80 分钟)

讲师:   钟翰廷


课程背景

本节课主要讲述循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)的基本原理,并简略介绍了 RNN 在自然语言处理中的若干应用。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解 RNN 的基本原理,包括 RNN 模型的网络结构与训练方法

  • 了解 RNN 在自然语言处理领域的应用

课程详情

在本讲解中,我们从如下方面介绍了循环神经网络:

  • RNN 的发展历程:从 Hopfield Network 到 GRU

  • RNN 的结构及其训练

    • RNN 中的反向传播算法

    • 梯度消失问题

  • RNN 在 NLP 中应用

    • 语言模型、序列标注、翻译、对话等

讲师介绍
钟翰廷

毕业于华中科技大学,现在爱因互动科技发展(北京)有限公司担任算法工程师,从事 NLP 相关工作。